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領學術科研之先，創(chuàng)食品科技之新

—— 中國食品雜志社

2023年第44卷22期返回列表

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蘋果在線分級的多尺度輕量化改進YOLOv8表面缺陷檢測模型

內容: 針對果園現場蘋果分級存在的計算資源受限和表面缺陷尺度差異大的問題，本研究構建基于機器視覺的改進YOLOv8蘋果表面缺陷識別模型，在提高蘋果表面缺陷檢測效率的同時保證檢測準確率。采用自搭建的機器視覺系統(tǒng)采集5?500?張?zhí)O果樣本的表面特征及缺陷圖像，涵蓋果柄、花萼的特征與黑點、腐爛、機械損傷、日灼、褐斑和裂紋6?種常見表面缺陷以及1?種環(huán)境雜物并完成特征標注。引入RepGhostNeXt和EffQAFPN算法結構，對YOLOv8（You Only Look Once version 8）檢測模型的主干特征提取網絡和特征金字塔進行改進。在此基礎上，研究訓練并比較了YOLOv8、YOLOv8n、YOLOv8＋EffQAFPN、YOLOv8＋RepGhostNeXt和YOLOv8＋EffQAFPN＋RepGhostNeXt 5 種模型，并重點對比模型在蘋果表面瑕疵檢測中的檢測準確率和模型檢測速度。研究結果表明，YOLOv8＋EffQAFPN＋RepGhostNeXt模型在綜合檢測性能上表現最佳，其整體識別準確率為94.9%，且保持了7.81 幀/s的平均檢測幀率。綜上，該模型能夠在計算資源有限的環(huán)境下高效完成蘋果表面缺陷檢測任務，為實現果園現場高效便捷的蘋果分級提供技術支撐。

閱讀量: 47 發(fā)表時間: 2025-11-25
基于增強檢索生成框架的食品安全監(jiān)管智能問答系統(tǒng)

內容: 為滿足食品安全監(jiān)管問答任務對模型準確性、合規(guī)性和可解釋性的高要求，解決現有大語言模型（large language model，LLM）在該領域應用面臨的知識召回不精準、法規(guī)解析能力不足及計算成本高等問題，本研究基于檢索增強生成框架提出了一個智能問答系統(tǒng)，其核心是食品安全監(jiān)管大語言模型（food safety regulation large language model，FSR-LLM）。通過優(yōu)化數據庫存儲結構、檢索策略及生成器，提升食品安全監(jiān)管問答的質量和效率。首先構建了食品安全知識圖譜（knowledge graph，KG）數據庫，以結構化方式存儲法規(guī)條款、食品安全標準等數據，增強模型對食品領域知識的組織與調用能力。此外，在檢索階段，設計一種大模型引導檢索策略，利用LLM智能解析查詢語句，在食品安全監(jiān)管KG中準確地提取高度相關的信息，從而減少無關或誤導性內容的召回。對于生成器（Generator）模塊，基于Qwen-7B-Chat模型采用低秩適應微調，使模型更貼合食品安全監(jiān)管問答的需求，同時顯著降低計算成本，使其能夠在單張RTX 4090 GPU上完成訓練。在所提食品安全問答數據集上的實驗結果表明，FSR-LLM在BLEU-4、Rouge-L和準確率指標上均優(yōu)于基線模型，展現出更高的精準度和語義連貫性，為食品安全監(jiān)管智能化提供了一種低成本、高效能、可擴展的解決方案。

閱讀量: 39 發(fā)表時間: 2025-11-25
深度學習驅動的機器視覺技術用于果蔬品質的智能感知：進展、挑戰(zhàn)、展望

內容: 準確的果蔬品質分析對于保障食品安全、提升消費者滿意度以及促進果蔬產業(yè)的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。近年來機器視覺技術在果蔬產業(yè)領域得到了廣泛應用。傳統(tǒng)的機器學習算法在處理機器視覺技術產生大量復雜的圖像數據時通常具有局限性，其性能不能滿足實際的需要。機器視覺技術與深度學習算法的融合實現了對復雜果蔬圖像的高效分析和處理。基于機器視覺和深度學習所開發(fā)的果蔬品質檢測系統(tǒng)在實際應用中取得了顯著的成果，為推動果蔬產業(yè)的智能化升級提供了有力的技術支持。本綜述總結了近年來深度學習驅動的機器視覺技術在果蔬品質分析領域的研究進展，并著重探討了目前面臨的挑戰(zhàn)，展望了該領域的未來發(fā)展趨勢，包括公開數據集的構建、輕量級模型和三維傳感裝置的開發(fā)、多模態(tài)融合、可解釋性模型、便攜化和小型化設備研發(fā)，以及物聯網和區(qū)塊鏈技術賦能的全產業(yè)鏈智能果蔬管理體系的構建，以期推動果蔬產業(yè)的技術升級與協(xié)同創(chuàng)新。

閱讀量: 49 發(fā)表時間: 2025-11-25
計算機視覺和深度學習在糧油及其制品無損檢測中的應用

內容: 糧油安全是重要的食品安全問題之一，在全球范圍受到廣泛關注。因此，快速、準確、高效的檢測技術對于保障糧油安全至關重要，而傳統(tǒng)糧油檢測方法存在耗時長、主觀誤差大、實時性差等缺點，難以滿足消費者對食品品質的高要求，計算機視覺和深度學習的結合為糧油檢測提供了快速、高效、非破壞性的解決方案。本文首先介紹了深度學習和計算機視覺的基本原理及其在食品檢測中的優(yōu)勢，重點分析了卷積神經網絡、長短期記憶網絡、生成對抗網絡等算法在糧油檢測中的應用案例，展示了這些技術在提高檢測精度和效率方面的顯著效果，總結了計算機視覺和深度學習在糧油及其制品無損檢測中的應用進展。并從優(yōu)化模型魯棒性和可解釋性、開發(fā)輕量級模型以適應資源受限的檢測環(huán)境等方面討論了在糧油安全領域應用中存在的局限性和未來發(fā)展趨勢，旨在推動食品檢測技術向更高效、精準的方向發(fā)展。

閱讀量: 42 發(fā)表時間: 2025-11-25
基于銀納米顆粒表面增強拉曼效應對食品中組胺的快速檢測

內容: 基于表面增強拉曼光譜技術，建立一種快速檢測組胺的方法。該方法采用銀納米顆粒（silver nanoparticles，AgNPs）作為增強基底，NaCl溶液作為聚集劑，以實現對組胺拉曼特征峰的有效增強。結果表明，所制備的AgNPs具有顯著的拉曼增強效果，組胺分子結構所對應的拉曼特征峰分別位于640、936、997、1?029、1?097、1?134、1?257、1?313、1?425、1?563?cm－1處，這些特征峰可作為組胺檢測的定量指標。通過優(yōu)化AgNPs的濃縮倍數、NaCl溶液的添加量以及檢測形式，在最優(yōu)條件下實現了對組胺的快速靈敏檢測。在10～1?000?mg/kg的范圍內，1?257?cm－1處的拉曼特征峰與組胺濃度之間呈現良好的線性關系，檢測限為1.21?mg/kg。此外，對魚肉、蝦肉和葡萄酒3?種實際樣品進行檢測，并與高效液相色譜法進行比較。結果顯示，本方法的回收率在95.95%～106.26%之間，相對標準偏差在1.6%～5.9%之間，表明該方法在實際檢測中具有良好的準確性和精密度。

閱讀量: 48 發(fā)表時間: 2025-11-25
FeSO4與甲基營養(yǎng)型芽孢桿菌BCN2協(xié)同誘導黃曲霉鐵死亡的機制

內容: 為研究FeSO4誘發(fā)黃曲霉鐵死亡的機制，用不同濃度FeSO4處理黃曲霉，通過鐵死亡特征分析、微觀結構觀察等方法進行分析。結果表明，不同濃度的FeSO4均可以顯著抑制黃曲霉的生長；FeSO4處理后黃曲霉菌絲活性氧水平和丙二醛含量顯著升高（P＜0.05），還原型谷胱甘肽（glutathione，GSH）/氧化型谷胱甘肽水平顯著降低（P＜0.05），促進了黃曲霉孢子的脂質過氧化。通過掃描電鏡觀察發(fā)現，FeSO4破壞了黃曲霉細胞的形態(tài)結構，導致細胞通透性發(fā)生改變，細胞內容物（核酸和蛋白質）和離子（Ca2＋、K＋和Mg2＋）泄漏。轉錄組學結果顯示，FeSO4處理會影響黃曲霉的金屬離子穩(wěn)態(tài)并下調GSH生成的相關基因表達水平。以上結果表明FeSO4會誘發(fā)黃曲霉鐵死亡。同時分析了FeSO4與甲基營養(yǎng)型芽孢桿菌（Bacillus methylotrophicus）BCN2協(xié)同誘導黃曲霉鐵死亡的機制。結果表明，FeSO4和B. methylotrophicus BCN2聯合處理對黃曲霉及其生物膜具有更強的抗真菌活性，聯合處理顯著破壞了黃曲霉線粒體功能，從而導致三羧酸循環(huán)關鍵酶和ATP酶活性降低。此外，FeSO4和B. methylotrophicus處理可以顯著抑制藍莓黃曲霉的生長。本研究可為有效防治黃曲霉提供新思路。

閱讀量: 43 發(fā)表時間: 2025-11-25
核黃素敏化二氧化鈦光催化劑的制備及其對新型食源性危害物1,3,6,8-四溴咔唑光催化降解性能

內容: 本研究分別采用旋蒸法和吸附法制備兩種核黃素（riboflavin，Rib）敏化二氧化鈦（TiO2）納米復合光催化劑TiO2@Rib和Rib@TiO2。紫外-可見光譜分析表明，Rib的敏化作用使得兩種復合光催化劑的光吸收范圍從紫外光區(qū)擴展到了可見光區(qū)。掃描電鏡和紅外光譜分析表明，TiO2@Rib中Rib以非聚集體形式負載于納米孔道內，而Rib@TiO2中Rib晶體主要吸附于TiO2表面。此外，TiO2@Rib水溶液貯存5?d內未見明顯沉淀，具有極佳的水中分散穩(wěn)定性。且TiO2@Rib表現出最高的單線態(tài)氧（1O2）和羥自由基（·OH）生成能力。在450?nm藍光LED矩陣光源輻照60?min后，TiO2@Rib對新型食源性危害物1,3,6,8-四溴咔唑的光催化降解率達56.41%，是單純Rib的1.64?倍。本研究可為優(yōu)化構建低毒、高效食品色素敏化TiO2復合光催化劑，及其對水產品中新型食源性危害物的光催化降解應用提供新思路和實驗依據。

閱讀量: 35 發(fā)表時間: 2025-11-25
二氧化碳脅迫應激誘導聯合電子束輻照對鮮切蘋果品質的提升效應

內容: 本研究以富士蘋果為原料，將鮮切前CO2脅迫（3%，48 h）與鮮切后電子束輻照（electron beam irradiation，EBI）（2 kGy）處理聯合，評估二者聯合對鮮切蘋果品質的影響，并初步解析其影響機制。結果表明，EBI雖能夠有效殺菌但會加速組織損傷與營養(yǎng)流失。與第10天EBI組相比，聯合處理顯著增加了鮮切蘋果的硬度（35.1%）與脆度（31.8%），同時顯著抑制褐變，抗壞血酸損失率降低72.1%，1,1-二苯基-2-三硝基苯肼自由基與2,2’-聯氮雙(3-乙基苯并噻唑啉-6-磺酸)陽離子自由基清除能力顯著增強。風味分析顯示聯合處理能夠有效保留丁酸乙酯、乙酸己酯等特征酯類，顯著抑制己醛、醇類等不良風味物質生成。影響機制研究表明聯合處理通過雙路徑調控：抑制多酚氧化酶和過氧化物酶活性（峰值分別降低53.6%和28.4%），激活苯丙氨酸解氨酶（提高38.0%），顯著提升谷胱甘肽還原酶、過氧化氫酶、超氧化物歧化酶等抗氧化酶活性（提高0.2～0.7?倍）；同時抑制丙二醛積累（降低30.2%）和相對電導率上升（降低26.7%），顯著降低超氧陰離子自由基產生速率和H2O2含量（28.5%、29.3%），減輕氧化損傷，維持細胞膜完整性。綜上，3%?CO2＋2?kGy?EBI聯合處理緩解了EBI對細胞的氧化損傷，提高了鮮切蘋果品質，本研究結果可為鮮切果蔬加工提供“脅迫應激誘導＋物理冷殺菌”的技術參考。

閱讀量: 36 發(fā)表時間: 2025-11-25
溫壓協(xié)同微環(huán)境對柑橘果膠甲酯酶與抑制劑的影響機制

內容: 為解決超高壓處理（high pressure processing，HPP）在橙汁加工中因果膠甲酯酶（pectin methylesterase，PME）殘留導致濁度損失及微生物安全風險增加的問題，本研究聚焦微環(huán)境與溫壓協(xié)同效應對PME及果膠甲酯酶抑制劑（pectin?methylesterase?inhibitor，PMEI）的調控機制。通過分子克隆技術制備重組PMEI，結合圓二色光譜、熒光光譜及分子動力學模擬，系統(tǒng)解析多因素交互作用對酶活性及結構的影響。結果表明，0.1～0.5?mol/L范圍的Ca2＋濃度能夠使HPP/25?℃處理完全抑制PME活性，果膠濃度（0.1%～0.5%）對PME活性無顯著調控作用，但其高濃度可引發(fā)物理干擾；在pH?7.0時HPP/60?℃處理使PME活性降低95%以上，其二級結構發(fā)生改變，色氨酸微環(huán)境極性顯著改變；在pH?7.0條件下，通過大腸桿菌異源表達的PMEI（E.PMEI）二級結構由α-螺旋向β-折疊轉化并保持穩(wěn)定抑制活性，而通過畢赤酵母異源表達的PMEI（P.PMEI）于酸性條件下α-螺旋結構的相對含量增加且其抑制效率提升。這些結果從分子層面闡明了溫壓協(xié)同pH值處理通過特異性改變酶及其抑制劑的構象動態(tài)調控其活性，本研究可為開發(fā)精準控制果膠酶活性的食品加工新技術提供理論依據。

閱讀量: 50 發(fā)表時間: 2025-11-25
膳食果糖的代謝特征及其致病機制的研究進展

內容: 果糖因其高甜度、低成本被廣泛用作甜味劑，是加工食品及含糖飲料的核心成分。然而，過量攝入果糖已被證實與肥胖、糖尿病、高血壓、癌癥等多種代謝性疾病的發(fā)生發(fā)展密切相關，甚至會顯著增加死亡風險。果糖在體內呈現劑量依賴性雙路徑代謝模式：低劑量果糖主要由小腸上皮細胞頂膜側的葡萄糖轉運蛋白5轉運，經酮己糖激酶C催化首過代謝為果糖-1-磷酸，從而大幅減輕進入全身循環(huán)的果糖負荷。當攝入超載時，果糖突破腸道代謝閾值發(fā)生“溢出”，未經代謝的果糖經門靜脈進入肝臟，顯著激活新生脂肪生成通路，通過上調固醇調節(jié)元件結合蛋白-1c及碳水化合物反應元件結合蛋白表達從而促進脂質合成，最終誘發(fā)肝內及全身脂質沉積、肥胖和非酒精性脂肪肝，并伴隨胰島素抵抗的發(fā)生。機制研究表明，高果糖飲食可重塑腸道菌群結構，導致擬桿菌門和變形菌門微生物的豐度上升，同時伴隨緊密連接蛋白（Occludin、Claudin-1、ZO-1）表達顯著下調，破壞腸黏膜屏障功能，促使脂多糖易位，并激活Toll樣受體4介導的全身低度慢性炎癥反應。高果糖攝入還可增加嘌呤代謝中間產物產量，通過促進尿酸合成損傷血管內皮功能，進而加劇高尿酸血癥的發(fā)生與發(fā)展。本綜述詳細描述了果糖的代謝吸收機制及其在代謝性疾病中的作用機制，旨在為開發(fā)靶向干預策略提供理論依據和新思路。

閱讀量: 53 發(fā)表時間: 2025-11-25

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